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主题：金融投资讨论
问题：做市商到底是什么？
回答：“做市商”的英文原文是 Market Maker，换句话理解：在没有市场的地方，做市商 Make（做，创造）了一个市场出来。这里所谓的“没有市场的地方”，并非指市场不存在，而是是指交易市场的活跃度不够。市场本身是为了解决供需双方进行买卖交换的需求的，不过要想达成交易，必须要买方和卖方在同一时刻、对同一价格都有交易意愿。这件事说起来简单，不过不活跃的市场想要在同一时刻汇集起合适的买家和卖家并非易事。举一个简答的例子。如果说市场供需双方众多，买家 A 如果想买一个桌子，那么他随时去找到一众木匠中找到报价合适的木匠 B， 谈一个合理的价格就可以成交了，这时也不需要什么做市商。但如果交易者稀少，只有一个买家和一个木匠，那么当买家 A 一大早跑到市场上想买个东西，待了半个小时依然发现市场空无一人，买不到货。木匠 B 下午到了市场，也发现自己的桌子无人问津，只得兴尽而归。这就导致了他们虽然都有买卖的需求，但是无法成交的状况。更严重的是，如果买家 A 每天只有早上有空能到市场， 木匠 B 每天也只能下午到市场，那他们之间就永远无法实现交易。于是，机智的做市商 C 出现了。既然他知道 A 想买 B 想卖，又苦于碰不到面，那他就可以下午的时候先把木匠 B 的桌子买走，第二天早上再在市场上等着 A 出现，转手把桌子卖给 B。不过代价嘛... C 的进价很可能是 100，卖价是 110。这中间的 10 块钱的差价就是 C 的利润。现代意义上说的做市商，一般就是特指金融市场里面专门从事这类“二道贩子”业务的金融机构。无论你何时想买或者何时想买或者何时想卖，总有一个 C 这种的“倒爷”等着你，给你提供报价，你也随时可以找他成交。他们存在的意义，就是为了解决市场流动性不足带来的交易时间难以匹配的问题。我国现在典型的存在官方指定做市商的市场就是 50 ETF 期权市场。
主题：金融投资讨论
问题：日内交易员 (Day Trader) 的工作体验是怎样的？
回答：本人从事的是NYSE, NSDQ,AMEX三个市场的日内交易，07年入行，完全是无意中接触这份工作，记得当时放弃做IT，突然发现这个工作:收入完全靠自己，工作时间稳定，从不加班，自由，有很多励志传奇故事(有人大学毕业半年赚上百万)，收入超级高，于是因为玩游戏玩得好被录取，是的，不需要太多专业知识，需要反应能力，观察能力，思考能力，在前期，最牛的交易员都是些游戏牛人。简单的介绍一下这个行业的特点，首先中国的日内交易员大都在国内一二线城市，最早由加拿大SWIFT公司引入，后来陆续来了HOLD, Title,ANS等等，于是交易员提成大都从15%涨到现在的60%左右，而且目前自己承担损失的交易员可达90%的提成，但是，没有社保，没有底薪，如果你无法稳定盈利，很难生活，我当初入行6个月无任何收入，在深圳居然活下来了，但90%的人都淘汰。这一行的黄金时期是07～09年，当时有电子程序交易漏洞，有暗盘漏洞，刷钱是非常轻松的，我那时候赚5000美元只需要半个小时，我当时觉得钱太多了，都不想再赚钱了，于是在公司玩游戏，你说我是傻逼我大声回答，Yes, I am.后来金融危机爆发，做趋势的大发一笔，我们做特殊方法的就慢慢被淘汰，曾经我在华南地区每日业绩可以到前三名，成就感妥妥的，后来几乎沦为屌丝，把预定的宝马M3退了，因为SEC管理越来越严格，所以漏洞几乎没有了，09年以后，许多股票1美元以下，哥卧薪尝胆去北京其他公司当间谍把做低价股的方法学会回深圳帮我老板东山再起，自己也开了公司，但好景不长，美国股市复苏，一美元股票几乎消失了，然后方法又失效，公司迅速倒闭，我沦为在家兼职的趋势交易员，到现在为止，白天在国企上班，夏令时不做股票专职锻炼身体，冬令时做美股到12点，没有了当初的辉煌和激情，变成了业余的爱好，整个业界凋零，论坛无人去，我的很多同事几乎都转行了，但仍然有大神，我认识一个只做了两年股票，得高人指点，两年深圳全款买别墅，目前一个月五万美元的收入，但别人方法不外泄，是的很残酷，别人几乎不会教你任何东西，完全靠自己，当初你有幸进入好公司你瞬间高帅富，但你进入的公司没方法，你就很难发展，我当时完全凭着一股热爱和热情，几乎穷成狗了但仍然坚持了下来，上天看我可怜让我一段时间茅塞顿开赚了一笔，但我骄傲自满很快就又失去了机会。这一行的工作是充满刺激的，但人性的缺点被暴露无遗，你会时刻与自己的贪婪，恐惧，懦弱，情绪失控做斗争，还会无意识的攀比，嫉妒，你身边的人一晚上赚上千美元，而你是亏钱时那种着急难以形容，当然，这都是初期刚入行的时候，那时候做梦都是看到K线图，那时候从赚五百到亏五百坐过山车会在地上着急打滚，那时候可以为了学方法全国流浪，那时候被最好的朋友为了美股的方法背叛和欺骗，这一切如同是梦，更像是人性的修行，但如今这份经历仍然历历在目，人变得淡定从容，这些故事成为一辈子宝贵的回忆。我的思维混乱，但都是肺腑之言，我在工作的间隙给你回复，加上昨晚巴西夸张输球我蛋有点疼，很多东西交代不清楚请见谅。
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问题：对冲基金中的员工来源分几种？
回答：正式答题前，先说明一下，本人在美国从事对冲基金，以及对冲基金投资，对美国大小上百家对冲基金进行过尽调。因此答题内容适用于美国，国内情况有可能不同。 回答"对冲基金中的员工来源分几种？"这个问题就要先搞清楚对冲基金的员工分哪几种。对冲击基金员工构成基本可分为：投资岗位, 风控岗位，市场人员，以及运营支持（HR，Administration, 财务等等）。根据对冲基金规模不同，人员构成也不同，小的对冲击基金会把很周边职能外包，只保留核心的投资岗位。 题主提到的 “感觉对冲基金中的人都是很神秘”，应该是指投资岗位的人员，所以这里主要探讨投资岗位。以下是投资岗位主要的员工构成1. 对冲击基金经理（Hedge Fund Manager） 一个对冲击基金的最高控制者、创业家，一般是对冲基金的创始人，并且，刚开始的时候同时作为对冲基金的投资组合经理（PM）2. 投资组合经理（PM，Portfolio Manager） 掌管一个投资组合的决策权，管理基金的规模3. 部门负责人（Sector Head） 管理某一行业或策略方向（例如，按行业分：科技行业、医疗、能源等；按策略：股票、债券、套利等）4. 分析师（Analyst） 主要负责公司、行业、策略研究，向PM提出买入、卖出等交易建议投资岗位的员工来源，从最基本的单元分析师开始说 -- 分析师（Analyst）。对于美国对冲基金分析师而言一个主要的职业路径是:一流本科名校 --> 投行分析师/顶尖咨询公司(MBB) 分析师--> MBA（Investment Track）--> 对冲击基金上面这个公式只是常见概括，任何一项都不是必要条件，但是有一定代表性。首先，因为一流的本科奠定了良好的教育背景、人脉资源等等，在美国这个不太拼爹（其实也拼），拼network的地方，校友资源会很大程度影响职业发展，不同学校的学生会被冠以不同的职业发展stereotype,比如，鄙人毕业的学校在业界就被看做咨询学校，比如芝大则更偏重于从事金融。 良好的本科背景，被认为是Smart的一个重要背书，因为，Smart是对冲基金员工的一个非常重要的必备条件。 有了一流本科学历，下一步就是要进入投行和咨询从事基础的分析师职位。投行和咨询分别培养了不同的职业技能。举个栗子，投行分析师一般对deal更有感觉对估值啊，上市、MA流程之类的较为熟悉。 咨询分析师对企业的管理更加在行，例如企业盈利能力、成本控制等等问题。 这些东西都是对冲基金分析师所需要的，因为对冲基金就是要通过参与正确的企业投资机会或是套利机会获利。 在投行和咨询公司混迹一段时间以后，Analyst们就要开始跳槽了，PE、对冲基金、Corporate,就是他们的主要目标（其实很多投行咨询analyst是在工作第一天就开始筹备跳槽的，因为很多PE/对冲基金公司招聘周期可以长达两年，而投行和咨询公司工作压力大、时间长所以人员流动性很强）当然，也有很多Analyst会在工作几年后，选择去读个MBA作为休闲放假和职业跳板。 当然，对冲基金Analyst的来源绝不止于此。对于比较偏向quant的对冲基金，很多Analyst都是有高技术背景，例如物理博士、数学博士等。从事高频交易的对冲基金则会直接从Proprietary trading（自营交易公司）挖有经验的交易员。 分析师讲清楚了，后面就好说了。其他人，大多数是分析师提拔上去或者跳槽晋升上去的。
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问题：你见过哪些耳目一新的量化交易策略？
回答：虽然我本质上是排斥量化交易的，但是的确认识一位量化交易做的非常好的女生，非常讽刺的是最早是我教她技术分析的，她这么多年一直在做外汇交易，但是我觉得凭她的技术分析水平，即便是不用量化交易，手动交易也差不到哪里去。这套量化交易体系是根据均线来的，但是其核心体系却是时间首先根据临近一波行情调整弦，波峰，波谷对应，每次出现新的波段，就修正弦线，使其吻合。这样就在以后得到了四个重要的操作节点，峰谷双腰，就是几乎所有开仓操作都在这四个时间点上。整个交易体系以时间为核心。方向则由价格和均线位置决定，如果偏离均线太远，考虑回调，如果临近均线，考虑远离。止盈同样也在时间点上，不过一般选择靠前一两根线，止损，为买入点后两根线方向是否正确。我开始研究这套量化交易体系的时候，绝对不相信能成功，因为反例太多，也不严谨。而且模拟运行的时候，似乎正确率不高。然而实际情况却很有效，主要原因是，这套体系的核心是时间，只在到了固定的时间点再考虑建仓，因此实际应用中，女生不看盘，只有在闹铃响起的时候才回头看盘，其他时候该干啥干啥。因此很轻松。到了时间点后，会来一看盘，就是个确认方向的时候，有些明显的错误的地方人工直接排除了。或者人有疑虑就直接排除。就这么漏洞百出，非常不严谨的交易策略，这个女生执行的 特别牛逼。人机默契，因为时间是不会骗人的，周期是走势的基本规律，这脑洞开的特别大
主题：金融投资讨论
问题：量化交易中所谓「回测易，实盘难」的问题怎么解释？
回答：不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是：1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。对于高频交易来说，回测和实盘的差
主题：金融投资讨论
问题：未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？
回答：如果速度是主要影响因素那么python早被淘汰了，比python快的语言多了去了
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问题：在国内做 Alpha 策略对冲可能会遇到哪些困难?
回答：提高对冲成本的：贴水大，back结构；流动性差，移仓时的冲击成本；被提高的保证金比例，增加了资金占用；市场结构：现货和期货账户不统一，需要自行调动资金；参与者：国家队时不时来捣乱，搅扰了市场潜在秩序，算好的alpha失效。
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问题：（超）高频交易数据的时间序列如何建模？
回答：1、成交由逐笔堆积，本来就不是等时间间隔的，时间序列分析只是一种统计手段。如果没有高频盘口数据的话，那关键点就仅仅是成交，不成交就不要管，把最小报价单位级别的价格变动过程描述出来即可。硬要搞时间序列，其一可以用最小有成交时间间隔为标度，其二可以自定义标度，没成交就沿用上一期价格。2、高频交易如果用时间序列分析，显然面临噪声大的问题。此外资金容纳量小，你个人的成交也是价格的影响因素，单纯用时间、价格及其线性变换作为解释变量肯定不够，滑点巨大，回测结果自欺欺人。3、关于策略，我看见居然有人用改进MACD来用，那个研究基于IF的0.5s数据，属于学术成果，看看就行，别信回测结果。反正只是比赛而已，要求不高的话用这个糊弄事即可。20141114更新：真心不建议搞高频交易的量化分析，那都是小资金的玩意儿，或者是大资金的常备工具。真正指导大资金资本配置决策的量化分析，至少要基于日线数据，比如设计一个周线跟踪周1/4调仓的配对策略。而周线及以上标度的量化分析，基本不需要考虑什么滑点，具体择时有日线均价作为指导。推荐一篇答案：量化交易长期稳定收益率是多高？ - JohnKwan 的回答
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问题：如何对比vnpy和kungfu量化交易系统的各自优缺点和侧重点？
回答：两边的源码我都仔细读过。董可人的那个功夫，低时延的核心在于易经筋模块。进程间通过共享内存(mmap)通信。共享内存上面的数据结构比较简洁，就是一个header加数据体，且数据帧是连续的，每块共享内存只有一个进程或线程进行写入操作，但允许多个线程或进程去读。但是，kungfu1依旧不适合真低时延交易，因为易筋经的数据结构必定会导致cache miss，只有内部时延（从API拿到行情，策略空转交给下单API）小于1us，才能算低时延入门优点：1.数据在内存上连续，所以cache 命中率会比较高，当然，使用时记得给自己的数据做cache line对齐，避免出现假共享导致的乒乓缓存。2.由于是线性结构且只有一个生产者写入，因此写入操作是线程安全的，并且完全不用加锁，连CAS都不用。至于读取操作，由于没有pop操作且允许多个线程读取同一位置，同样不需要上锁也不需要CAS操作，进程线程间通信自然就快了。我把这套操作复制到自己实现的lockfreeringbuffer上测试过，一写多读（注：没有pop操作），以ctp的行情报文为例，每隔500ms读写一次，没有做cache line对齐和绑核等优化，平均读写耗时约3200多纳秒（不包括上下文切换的时间）。标准差有点大，因为没有做上述优化，导致cache命中太低。另外说一下，每隔几百毫秒写入一次和连续写入是两种完
主题：金融投资讨论
问题：一个28岁工作了两年的量化研究员，没有做出策略，该怎么办？
回答：人在老家，刚下高铁，不请自来。前几天在朋友圈看到这个问题的时候，我都有点儿怀疑是不是三年前的自己穿越到现在发的帖子。言归正传。我也是26岁那年入行工作，28岁时跟题主一样工作两年，当时的处境可能稍微好一些，有一两个能稳定盈利的小策略，但是实际上也赚的很少。因为公司出现的一些变故，也因为我自己的性格原因，一直是单打独斗，到处寻找各种可能有用的信息，花了力气，但进步很小。虽然公司对我很宽容，给了我很大的空间和充分的时间，但那一年我还是常常产生困惑，一度想离开量化行业跑去互联网（当时也确实有这样的机会找上门来）。但是最终我没有这么做，因为确实是热爱这个行业，舍不得走。思来想去，我觉得自己需要做出一些改变，去一个有机会学习更多东西的公司。于是29岁这一年，我离开了工作了三年半的第一家公司，去到第二家公司工作。当然了事情的进展并不会如我所愿。又因为我的性格（近来反思，我的性格可能真的颇有问题，哈哈）和工作风格包括能力上的原因，还有我家里比较复杂的情况，我在第二家公司待的也没有那么顺利。不过凭良心说，我真正感觉到自己的进步，主要是来源于这第二段的工作经历，确实学习到一些比较系统的方法论，接触到新鲜的数据和新鲜的思路，让人大开眼界。再后来又换了新的公司，工作跟生活逐步走上正轨。经过困难的时刻，思想上也逐渐成熟，能更好地控制自己的情绪，尽量不去把生活中的压力代入到工作中去，也不把工作中的情绪带回到生活中来。最后，给题主三个建议：（1）认识到在这个行业工作，确实会遇到各种各样困难的时刻；（2）换到一个可以让你学习到更多东西的团队；（3）如果要转行，赶在30岁之前。
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问题：量化交易，你选择用什么平台来搭建自己的业务体系：商业软件、开源软件、自主开发？
回答：群主提问，必须要积极响应。1.数据，现在用天勤和jqdata，还有wind。2.回测，自己用c++ 写了一个，速度较快。定性研究用matlab多一点。3.交易，期货端原来用飞创xquant个人版。目前中低频用vnpy 1.9.2，高频参考功夫系统自己开发的框架。股票手撸中
主题：金融投资讨论
问题：快速入门R或Python做国内市场量化的具体步骤？要注意哪些弯路？陷阱？
回答：我用Matlab不用R,不过你可以到这些地方看看:R语言期货日内策略开发实例The R TraderTrading | R-bloggers
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问题：大佬们，有适合量化交易员看的书单推荐吗?
回答：作为期权入门半年、最近正想入门量化的新人，给你发一下我的书单吧，基本是以期权为主的。最近刚开始学量化，正在看几本书也发一下，不过因为刚开始看，不知道里边写的啥，所以介绍就参考网上的了。（希望你有看过好的书也可以推荐给我~）随波竹留：有哪些你看了以后大呼过瘾的交易类书籍？1.打开量化投资的黑箱量化交易策略被投资大众称为“黑箱”，以难以理解并且难以描述而得名。尽管这种投资方法具有一定的复杂度，但如果得到很好的指导，您同样可以顺利进入这个领域，领略到其中的奥妙。作者里什·纳兰是一位专业基金经理，在书中他站在一个非纯粹技术性的视角介绍了量化交易策略，用生动的文笔
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问题：高频交易中C++和Python的速度差异有多少？
回答：做模型，分析还是得用python生产的HFT交易系统，用C++或者Java实现基本上这样比较靠谱
主题：金融投资讨论
问题：交易中有什么好的方法长期保持理性的交易状态，克服心理情绪波动？
回答：《交易心理分析》。其实没什么特别好的办法。所谓失去章法，有2个方面，第一根本就没有章法，第二，有章法，但是没法遵守。说过很多次了，对于新手，从机械交易系统开始练习，是最好的，因为章法清晰。至于遵守不了，主要原因是太刺激了，超过了承受力。解决的办法是资金少一点，单子轻一点，做一段时间，涨跌无感了，再加重一点，慢慢来。
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问题：多因子模型和统计套利模型有什么本质区别？
回答：统计套利的研究对象为两个标的资产间的价差，建立在相关性基础上的分析是为了对价差偏离与收敛作一定修正。简单来说统计套利是围绕价差展开的，参与的标的资产为两个或以上。多因子模型的研究对象为单一标的资产的价格，如果涉及多个资产，则除标的外的资产的相关变量（价格，成交量及前者基础上衍生出的相关统计量等）是作为标的资产的因子使用。简单来说多因子模型是围绕价格展开的，参与的标的资产为一个。至于类似会用到一篮子同类资产的多因子模型，则可看作研究的标的资产为该类资产的指数，指数相关的若干资产的相关变量作为标的资产的因子使用。
主题：金融投资讨论
问题：Time Series 在 quant trading 中重要吗？
回答：有本经典的书，叫 Campbell, J. Y., A. W. Lo, and C. MacKinlay (1996).The econometrics of financial markets. Princeton University Press.书上开篇有句经典的话：不要把时间序列中的长期漂移率项当成可预测性。个人感受，不是 time series analysis 不重要，是收益率排除了长期漂移率之后剩下的能被挖掘出来的东西太少了。假设我用标准正态分布产生一个随机游走过程如下，序列的长度为 1000。上面是一个标准的随机游走，使用常用的随机游走检验（比如 sequences and reversals test 或 runs test）能都检验。但是，哪怕是一个随机性很高的时间序列在其局部也会因为随机趋势给我们造成一种错觉 —— 它的随机性很弱、是可以预测的、是可以用 time series analysis 挖掘其自相关性的。根据这个错觉来构建策略是非常危险的。这是因为任何资产的实际价格走势都是某个未知分布的一个 realization（实现）而已。如果抓住这个错觉、认为该资产的价格走势有一定的预测性（即收益率有预测性），并针对它开发了一个策略，我们根本无法预期该策略在样本外有同样的表现。由于仅有一个实现（过去这段时间的价格走势只发生一遍），我们无法在统计上正确的评价该策略的参数对这个未知收益率分布是否有效，正如我们不知道在样本外，随机趋势有多大以及它什么时候出现。策略在样本外的表现很有可能和其在样本内的表现大相径庭。所以核心不是这些技术，而是市场到底反映出了哪种现象，然后是从这个现象能够引出哪种合理的假设，最后才是使用哪种最佳的量化手段针对这种假设来构建策略、交易这个市场的现象。比如趋势追踪策略，那针对的是局部的低频分量 —— 漂移率（A 股大牛市的时候那低频分量就是牛逼；大熊市的时候就是不行），而不是抛去漂移率之后的那点缥缈的时序上的自相关性。
主题：金融投资讨论
问题：不知道哪位交易员可以解释下网格交易法？
回答：网格交易需要相对较多的资金，原则上在任何点位进入都可以，但资金管理很重要。如果目前的点位难以判断高低，以操作1只股票为例，第一次可以投入一半的资金，然后做好股价下跌50%的准备。具体操作是，画好5%的固定网格，把股票数分为10份，每上涨5%卖出1份股票，每下跌5%买入1份股票，这样手中的股票可以应付股价单边上涨10个5%，资金可以应付单边下跌10个5%。中间如有反复，每次对冲获利大约是总资金的1/20的4%（手续费按1%计算）。总体看，如果1个月有10次对冲，月盈利是(1/20)0.0410=2%，年收益在25%以上。保守说，即使股价波动很小，每个月对冲2次，结果也不比银行差。从目前中国市场看，没有什么股票的波动性会这么差。如果操作指数基金更好，不愁没有波动，手续费还少。 上述策略还可以优化。比如，可以同时采用大网格（例如10%）和小网格，还可以把网格划分得更细，例如2.5%甚至1.25%，但对冲差价不应少于5%。总之，以捕捉到更多的波动为佳。这样一来，只要股价在设定范围内波动，就不断有差价可赚。至于投入建设网格的钱，我们可以不去管股票的浮动盈亏，相当于我们投资建设一个提款机，似乎没有拆了的必要。 选股以波动大的大盘股和指数基金为上，这样的系统风险较小，例如中国人寿和平安，目前股价不过腰斩而已，决不会出现从100跌到10的情况。如果出现股价单边上涨几倍的情况，年收益已经在短短时间内达到，轻易不要再追。资金多时可以同时操作几只股票，这样资金的利用率更高，但风险是同时下跌很多时没钱买入。上世纪四十年代的某一天，信息论之父申农在黑板上给大家演示：任何一个价位买进资金的50%，也就是说资金数量：股票市值=50%：50%。股票价格上涨一定幅度就卖出一部分股票，保持剩余的资金数量：剩余股票市值=50%：50%；反之股票价格下跌一定幅度，就用剩余资金买进一部分股票，始终保持剩余资金数量：剩余股票市值=50%：50%。用这个办法来对付股票价格的随机走势，长期交易是盈利的。他在十多年的交易生涯中，资金获得了29%的年复利增长。50岁后因为得了老年痴呆症，交易战绩没能延续。我在这里暂且称上面使用的交易数学模型为“等比例仓位模型”----事实上，50%完全可以是其他的百分比数值。 以零风险理论为交易指导思想是本群早期群友聚集的缘起。零理论典型的交易模式是（n%,1/m）（n%指上涨或下跌的幅度，m指下次交易买进（或卖出）剩余资金（或剩余股票）的平均份数。因为每次交易的价格要参照上次成交的价格来计算，而网格法可以只用一组价格数据就可以贯穿交易全过程，避免每次成交后都要计算下一次的交易价格，倒更显得简单明了，易于操作。 然而，零理论留给我最深刻印象的交易理念，并经得起时间和市场考验的只有下面两句话： 1.股价涨跌是不可预测的； 2.股价上涨就不断卖出套现，股价下跌就不断买进股票。这两句话的前一句，是股票价格的“市场观”，后一句则可看做从事交易不断盈利的“方法lun”。就市场观，还有其对价格运动特性的归纳： 1.股票价格的波动性； 2.价格波动的随机性； 3.以上两种特性产生的原因是资金的博弈性。对上述特性的描述，除了一些极端的情况，股价波动性在多数市场可以看成是常态。而波动的随机性则的确因为作用于股票价格的影响因素过于复杂，甚至集合了所谓“最重要”因素也不好解释其变化理由。而博弈性却揭示了市场变化的永恒内因----市场幻变的诡谲多端，价格变化的波澜壮阔都是因为人性使然。古老的网格交易法可否网尽以上所有特征？ 我看过的几篇网格交易法文章都不含有市场观的全
主题：金融投资讨论
问题：近五年量化交易领域最重要的十篇 Papers 是哪些？
回答：量化交易的策略种类很多，利用的市场无效现象或规律也五花八门，每篇paper的贡献极为有限，即使第1大paper的贡献我估计也不到1%。此外，不同的量化投资者眼中的top10估计是大不相同的，所以不太容易罗列。我建议题主更改为10大重要的参考书！
主题：金融投资讨论
问题：如何基于（超）高频数据作配对交易？
回答：不需要那么庞大的数据。每隔一段时间，比如1个小时，截取一次数据就可以了。
主题：金融投资讨论
问题：有适合于2万元（人民币）以内小资金的股票量化策略吗？
回答：量化策略是靠量大覆盖面广盈利的，2万块有点少，除非很多人一起每人2万块。如果只考虑1个2万块，那么不需要搞量化那么费劲，直接掷骰子就行。
主题：金融投资讨论
问题：MFE毕业之后做trader的概率有多大？难道只能当quant？
回答：cash trader不用当也当不了，本身也在衰落中，逐渐被机器取代；derivative trader可以从derivative desk quant转，hft quant和trader是一码事没说错的话cmu, baruch每年都有毕业做trader的吧还得看顶级mfe1. 有想做trader的（这里指传统trader或quant trader），有想做quant的，但无论是哪个role，大部分人都想成为交易中做决定的那个人罢了，比如做quant的当然希望去two sigma/ de shaw做策略而不是做ccar（这些地方应该没什么传统trader，都是systematic strategy吧），区别大概是personality不一样，想做trader的一般是喜欢博弈和概率的，想做quant的喜欢深入研究和探索（所以quant会更多的问why而trader会更多的问how）。有没有想做risk的quant呢？也有，但这里说的都是大部分人的倾向，毕竟选择金融业多多少少都有钱的因素。2. 已经回答了，有些地方，例如一些买方的公司，就没有“trader”，纯依靠quant策略3. Derivative trader大多是理工科背景的，phd也不在少数，很难想象一个option trader不懂greeks或者不知道local vol/stochastic vol是什么。传统trader不用implement model，那是quant干的事，但对这些model有一定了解是能帮助他们更好地理解市场上的信息的，从而明白自己的risk在哪儿，如何去hedge and so on.. 大多数desk quant转不了trader主要是1. 反应不够快，对概率不敏感（也可以说研究很深入但intuition差）你让他fit一个vol surface可以，基于市场的surface设计一个策略就不行了；2. 金融知识不够，trader不只是了解instrument就行了，还有宏观市场，quant做的事比较狭窄；3. 英语不行，比如我，现在晨会还不怎么听得懂，很多term都不知道是什么
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问题：为什么不建议大家轻易的转行做量化玩高频?
回答：因为在投资领域，赚钱的路径有很多，量化只是其中一条，高频更是量化的一个分支，应该关注如何赚钱，而不是去执着如何量化，更没有必要为了量化而量化。金融工程这个领域，从诞生的那天起，就是对现实的一个虚拟，所说的模型，建模的方式和方法有很多，就像戴上不同的眼镜来观测这个世界，镜片有昂贵的，有廉价的，有纯净的，有镀膜的，但是，摘掉眼镜，世界不是更加清晰吗？除非你是个光学镜片爱好者，你是吗？
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问题：如何看待jump, optiver, tower这些公司在中国期货市场非公平竞争？
回答：@金融码畜 装什么逼呀？你懂啥？你知道5个联盟公司每个每年付多少钱？总共付多少钱？你买go west？一年多少钱？你知道他们速度排他协议吗？你这种人就反映了知乎上这些量化从业的人，都生活在底层，什么都不知道，就会使劲装逼。心理极度不健康，道德品质低下。还有什么 @大亏货 ，什么 @babyquant ，我去，我真的觉得不是蠢就是坏，天天自营厉害自营厉害，我就纳闷儿了，一个公司的好坏就是它的性质就决定了？资管就没厉害的公司了？明天我改成自营，我就厉害了？说半天，连中国好点的自营都不知道，完全是外行？期货公司那你当回事儿吗？你知道点儿啥？你们就是最底层的韭菜。你知道北京谁厉害吗？哪些老外？哪些文艺复兴的？知道上海谁厉害吗？哪些低调知乎真网红？知道人家为啥不说话？知道上海还有什么鸟厉害吗？知道在香港的大陆某工科大学的学生啥水平吗？当然他们也只是中国人里面比较靠前的……这些还不是最强的，最强的不让说，上次我一提，领导直接找我删帖。但是不是你们提的这些鸟蛋公司，因为你根本不是招聘目标，你们不配知道。我明确告诉你，自营垃圾一大把，都在淘汰边缘，牛逼的没几个。@行走的汉堡 @吴二真 这两个更是搅屎棍，天天说些屁股歪到天上的话。他们这种人根本是行业都进不去loser。最后，如果你是一个优秀的年轻人，别看知乎，去一家人员优秀的公司了解量化，了解哪些发光的人。远离这些发臭的人。
主题：金融投资讨论
问题：股市有什么超短线交易与打板的实战技巧或者经验？
回答：看帖子突然看到自己曾经的答案，感觉自己当时蛮幼稚的现在看，经常是费力不讨好，还是打板比较实在啊——————————————————————————————————————————原答案删了
主题：金融投资讨论
问题：如何实现用遗传算法或神经网络进行因子挖掘？
回答：华泰金工有两篇研报写了一些基本实现思路你倒是可以参考参考，百度搜下华泰证券-人工智能系列之二十三就行了。2 & 3. 有，但是没人会在知乎讨论的。虽然上面大佬都说这两篇研报是应届生的水平..但是..哎..算了，其实我见过一些top2的应届生确实复现这些研报存在困难的。其实我以前也特别蔑视这些券商研报，但是后来看了几篇发现虽然内容不太行但是idea还是能借鉴一下的，所以也确实非一无是处吧，挑着看就行。一点儿经验是最好别一上来就gplearn搞遗传，你起码先试试凑凑算符爆搜行不行么，爆搜work了至于你是遗传还是模拟退火还是禁忌搜索还是强化学习那都是后话，用啥都行。不过还是劝你别费这劲了，没啥用，嘻嘻。我一直觉得量化和互联网一起愉快的讨论高性能交易系统和机器学习深度学习模型还行，你讨论因子，没人会说一个字儿的。前前后后加了七八个所谓量化交流群，每天吹水喊单讨论机器学习都行，一谈因子全体噤声，孰重孰轻一目了然，这行你估计问个预测啥预测多久因子IC多少都没人会坦诚说话，更别说你问如何挖掘因子以及如何实现还有什么trick了。根本原因还是模型不本质因子本质呀，嘻嘻。
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问题：在国内的对冲基金中担任量化研究员，7000 元的的月薪水平如何？
回答：非核心员工开这么低很正常。这里是指对基金来说只想给这么多正常，上海就业市场具体啥情况不太了解。初创基金核心员工和非核心是两条路径。上面说的也是对的，不要过多指望啥奖金。关键还是写程序能力不够强，而初期基金对it需求比策略高无数倍。策略可以让it能者多劳和交易员合着先写一个出来，甚至可能前台老大直接自己写。但复杂辅助工具后台底层都需要it来写，特别后台底层初期架构不好，后期麻烦不断。而除非是土老板，基金创始人一般都是有核心策略的，真不缺这块，对法务的需求也比策略强。现在估计也就是先搭个架子，低成本养一批人倒腾着，能成最好不成拉到。以上来自观察前同事/朋友们开的中小hedge fund/family office。其实有俩已经做的不小了，但早期招人都是明显侧重it。it他们舍得4倍去鹅厂/2倍去？（这个忘问是flag哪家了）挖人，策略都是招刚毕业的小白，不言自明。以上都限早期。
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问题：Quant 界都有哪些比较有名的交易或研究比赛？
回答：业界没听说比赛，我知道的是面向学生的，有两个是全球范围，参与者很多的：Rotman International Trading CompetitionCME Group Commodity Trading Challenge
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问题：D. E. Shaw 是一家什么样的公司？
回答：我没在那里工作过，不过我有几个本科同学在里面工作过，我自己也作为面试官面试过里面出来的人。都是简历非常出色的人，外行看来都是闪闪发光的天才。但是你可以看一下里面出来的人的业绩和如果有机会作为面试官面试一下里面出来的人的话，应该会明白这家公司在国内有点被过于神化了。
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问题：野生交易员和学院派交易员的差别有哪些？
回答：交易如同修行无法传授，所以没有学院派交易员。
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问题：量化金融和传统金融有什么不同？
回答：不请自答。美国某大金融数学系研究生在读。量化金融主要包括量化金融分析，量化算法交易，互联网金融，Fintech，风险管理，操作运营（Operation，不知怎么翻译）等， 需要的skillset和传统金融差别很大。传统金融一般需要的skillset有：基础数学，微观经济学，宏观经济学，会计学，金融学，社会经济学，心理学等等。量化金融一般需要的skillset有：概率论，数理统计，数学分析，高等代数，常微分方程，偏微分方程，随机过程，时间序列分析，编程，机器学习，统计建模等等。所以一目了然，他们俩就仿佛咖啡和茶叶一样区别明显。学习量化金融是一种修行，对金融的要求并不高，对数理能力要求极高，因此很多岗位上就职的都是各种名校PHD或数理系的硕士。转量化当然难，金融知识可以通过实务操作来学，甚至可以自学，但是数学还是要受过正规训练才比较好上手。除了学一个相关专业，取得学位，我还真想不到有什么别的好方法来学量化的。。。国内互联网金融和Fintech这两块比较新颖，其实全世界范围内都是这两块比较新。这就要找一些实操的书来看一下，持续挖掘自己喜欢的行业，找到兴趣坚持下去。加油！
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问题：请问国内量化私募研究员第一年工资是多少？
回答：无法一概而论，不同背景（学历专业）不同平台（梯队实力）不同成果（投研水平）…一年下来，差距甚远，而且这行方差实在太大了…我见过C7院校本硕应届生第一年bonus300～500万的，见过有物理，数学，NOI奥赛/kaggle竞赛金牌等选手第一年保底底薪80万～150万的，也见过C9院校工科博士base3万～4万月薪的，也听过有优秀的实习生因为贡献突出，一年收入上100万的…当然我还见过有ACM金牌面试也过不了的…因此，第一年做不出东西，拿底薪的也不足为奇，没有人保证一开始就能做的很好，成长蜕变总有个过程。所以，对于哪些特例咱们就另当别论吧！通常而言，国内junior量化研究员，参考范围：base固定部分月薪2-4万之间（主要看学历院校，专业，论文期刊，竞赛获奖和面试情况）bonus浮动部分2-20个月之间（主要看企业盈利，团队成绩，个人贡献，激励机制，综合表现）另外，第一年，很多量化私募是有保底奖金，一般都是3个月起居多…。。。。。。。。。。。。。更新一下答案吧~看到有人匿名回复了这个问题，说自己两年了才12K ,说实话一开始就入错行了，我一直说quant只适合少数人，离不开二八原则，做不出成效还是赶紧离开，正所谓条条大路通罗马，七十二行行行出状元，该退就退。
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问题：如果有所有委托、交易数据，都有哪些有意思的测算内容？
回答：我不是股票方面的专家，但这是一个很有意思的问题。希望更多大牛来展开讨论首先这个数据意味着什么。我们可以看看一个金融市场，都有哪几个级别的数据，然后分别获得的难度是怎么样的。一、日OHLC数据，这个数据应该是最常见的了，Open、High、Low、Close。一般来说，大部分Python和R的包都提供了访问Yahoo Finance的接口，通过yahoo你就可以拿到这些数据。二、Throttled数据，所谓Throttled，就是固定时间更新的数据范式了。比如中金所500ms的盘口数据、大商所250ms的盘口数据。一般来说，Throttled数据包括盘口和之前一个period里面的成交信息（Trade Data）。很多人抱怨中国高频不好做，只有Throttled的数据，但是这不是中国的专利，在美国很多市场，比如CME、BrokerTec，如果你买入门级别的日内数据，就是Throttled。而国外市场也有基于Throttled数据就盈利的交易商。三、Per Trade数据，那么Throltted之上是什么呢，就是每次有交易（Trade），就更新对应的数据，由于数据的Trigger从Chrono的时间变成了Trade，所以每次更新里面含有的Trade信息就是精准的逐笔交易信息了。一般而言，有了这个数据，你就可以做一个相当准确的回测系统了。因为结合你的延迟信息，你可以估计在你的单到达交易所的时候和发单之间有没有交易发生，发生的话一般规律是什么。这个数据在国内是没有公开提供的。四、Per Quote数据，这个数据精度更加高于Per Trade数据，只要有人挂单撤单，或者整个市场级别有人的报单有变化，就会Trigger数据的发布。因此比如在一个品种上只有人挂单撤单，没有人实际交易（干瞪眼），你也有全面的市场表化情况。基于此数据，回测将十分精准，你也可以判断是否有人在Spoofing了（当然你不知道是谁在spoofing）。这是美国或者一般发达市场提供的公开数据的极限，也是最贵的实盘数据了。同时，由于数据量太大，对于传输方式和你交易系统的负载能力提出了比较高的要求——你会收到交易所撮合机同等数量的信息，系统或者硬件稍微跟不上，轻则丢包，惨则当机，这也是为啥国外引入FPGA等技术来硬件加速tick data的处理的问题。五、帐号级别数据：那么再上面一层是什么，就是Per Quote的数据给每一个Quote加上一个Field：帐号。你知道每个Quote都是哪个帐号发出来的。因为你只有帐号ID，你不知道是谁，但是对于做研究来说，这已经足够了。这个数据对于绝大部
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问题：强化学习（Reinforcement Learning）在量化交易领域如何应用？
回答：首先，强化学习和（无）监督学习并不是完全分开的概念，强化学习的很多方法中都用到了监督学习，比如DQN。监督学习中要求数据集是独立同分布的，但由于金融数据集的特殊性，有时候并不能满足这一要求，这时候如果直接把监督学习应用到金融数据集上，就可能会导致很多问题。而强化学习并没有这样的要求假设。监督学习模型相当于是输入输出之间的一个黑盒子，模型的可解释性较低，而强化学习在某一个状态下采取某种行为，获得某些奖励，根据奖励反馈来对行为进行比较选择的这种逻辑，与在金融市场上进行买卖操作的逻辑也是一致的。以下是一些具体应用的方向，感兴趣的朋友可以在BigQuant AI平台上动手实践一下,并且很快可视化的强化学习模块也要在平台上线了，敬请期待。1. 相比（无）监督学习，强化学习在量化领域应用时，首先需要建立一个环境，在环境中定义state，action，以及reward等。定义的方式有多种选择，比如：state: 可以将n天的价格，交易量数据组合成某一天的state,也可以用收益率或是其他因子组合作为某一天的state，如果想要定义有限个的state,可以定义为appreciated/ hold_value/ depreciated这样3类。action: 可以定义为buy/sell两种, 也可以定义为buy/sell/hold三种，或者定义为一个（-1,1）之间的一个连续的数，-1和1分别代表all out 和 holder两个极端。reward: 可以定义为新旧总资产价值之间的差，或是变化率，也可以将buy时的reward定义为0，sell时的定义为买卖价差。2. 需要选择一个具体的强化学习方法：1) Q-table (具体可参考：Reinforcement Learning Stock Trader)个人认为这不是一个很好的办法，因为Q-table里面的state是有限的，而我们定义的state里面的数据往往都是连续的，很难在有限个state里面去很好的表达。2) Deep Q Network（参考：Reinforcement Learning for Stock Prediction ） 在1的基础上，将Q-table的功能用一个深度学习网络来实现，解决了有限个state的问题。3) Actor Critic （参考：Deep-Reinforcement-Learning-in-Stock-Trading）用两个模型，一个同DQN输出Q值，另一个直接输出行为。但由于两个模型参数更新相互影响，较难收敛。4) DDPG（参考：ml-stock-prediction）加入了不及时更新参数的模型，解决难收敛的问题3. 由于多数方法中都用到了深度神经网络，我们还需要对神经网络的模型，深度，还有其他参数进行一个选择。4. 比较简单的应用逻辑是对单个股票某一时间段进行择时，如果需要也可以在这个基础上进行一些调整，对某个股票池的股票进行分析，调整为一个选股策略。BigQuant—人工智能量化投资交易平台
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问题：为什么很多不需要复杂数学的量化策略效果往往比一些使用复杂模型的策略好？
回答：这个并不是绝对的，有些情况下简单的模型效果更好，有些情况下复杂的模型效果更好。1、分清楚线性模型还是非线性模型，用复杂的非线性模型去解释单纯的线性回归肯定不如简单的线性回归好用；2、中国的投资市场有一些特定时期的特定因子效用太强，但是这些因子已经失效，这些会导致一些简单模型的效果冠绝全市场，但这也是过去式了，例如小市值因子，这个因子几乎制霸了17年以前的市场，原因在于A股市场的审核制度导致壳资源的溢价极高，而任何一家小市值股票都会是潜在的壳资源。并且你会发现在A股等权分配比市值分配拥有更高的收益，原因在于此，但是市值分配更为合理，它会降低市值因子的影响，体现模型真实的有效性。3、过度拟合，某些简单的模型存在过度拟合的问题，也就是仅在你的样本数据里拥有极强的收益水平，实际上是不停逼近最佳收益风险比后得到的假象。4、你现在能看到的很多简单模型存在幸存者偏差，也就是原来有更多的简单模型，但是大部分都死在了历史的长河里，活下来的都恰好是适合这段市场的模型，但是这不代表这些模型能够一直有效。这种情况也适用于股神效应，大部分股神过去所谓的投资理念并不具备可复制性，因为可能存在100个人用了相同的思路但是生成了不同的策略，但仅有这么一个人运气够好活了下来并且做大。而等到他资产规模放大之后，他的投资理念已经逐渐成熟成为专业投资者，他会和你探讨曾经自己的投资经验，但是这个投资经验仅仅是一个幸存者偏差，你如果没有他的运气加成，只会死的很快。5、每个阶段的市场都会有几个单因子的表现强于复杂模型，这是是市场的规律，但是这里面存在的问题就是，你并不知道接下来的时间这几个单因子还是否有效，单因子的失效规律大部分时候要大于相对更复杂的模型，而且我个人的经验里通过机器学习训练出的非过拟合过度优化的策略，稳定性会更高一些。这种情况类似于中信一级有30个行业，你很难通过量化赌中今年表现最好的行业，但你选择5个行业跑赢大盘的概率却很大。
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问题：量化CTA策略背后的逻辑？
回答：从信息释放的角度上讲，有效市场来了新信息，价格一下子就由均衡价格a到b，没有反应时间，不存在机会，更别说趋势了，只要市场不完全有效，信息不是一瞬间就释放的，那么由均衡价格a到b就一定存在时间差，这由a到b的过程就是趋势
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问题：自营盘、私募、对冲基金怎么防止优质策略外泄？
回答：见过两种1.silo2. 给你很高的comp其中一部分是deferred。离开的话要放弃这部分并且还有noncompete
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问题：金融分析量化系统，高频交易程序数据库通常采用哪种方式存贮数据？
回答：做过大量的tick级别数据处理，被东京交易所的压力测试以及225个basket order折磨过，个人意见是：1. 直接放弃，Mysql和Oracle在这个问题上就是大坑，没有任何优势没有任何便利，无法大家方便共享分析，查询极度缓慢等等2. NoSQL数据库。不错的选择，但是需要看你将来预测的数据量，如果>32G你使用redis起来就已经没那么爽了，至于其他的存硬盘类型NoSql DB也是可以的，可以满足需求没有问题。但是我建议选一个pandas直接能支持的，便于最快速度结合。仍旧最后不是我的最优选择，那么最优选择在最后：3. HDF5极度强大。支持java、python、c没有问题。内部你做好group、dataset的分类天然就是数据库并且也可以随处迁移。我大概试了下10年的分钟级别数据只需要100-200G左右的HDF5文件淡然你可以每个股票单独存一个10年的。大家需要研究的时候发给对方即可，也可以搭建一个share file system解决。这里对于2的优势是存储空间极小相对于DB format。那么最关键的点来了：速度。我用的是java + 经过了warmup（pre 2000 iteration JIT compile）之后，读取任意一天的minute bar的速度是30-40 micro second，碾压2的选择。PS：使用的是mac Book Pro + SSD另外HDF5和pandas无缝对接，所以研究也快。但是但是。。。最强的呢还是KDB : http://kx.com/software.php只可惜人家收费。。。还很贵
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问题：量化交易大众产品的创业之路如何走？
回答：国内的量化交易，市场逻辑根本是错的。你以为决定价格的基石是生产需求。错！实际上，是融资需求和投机需求。比如融资铜和钢贸，是对供需关系 彻底背离和破坏。就为坑银行的钱。你算下来造房子要1吨钢，计算定价。但人家造房子只是借口，为了骗银行贷款，不计代价买1万吨钢作抵押。这量化要是能赚钱，真特码见鬼了。比如股票做配资，现在的企业都是不开工 不生产的，红利接近于0。你买股票纯粹是揣摩圣意，赌国嫁证策。市场逻辑都是错的，怎么保证赚钱？国内的量化交易，盈利逻辑根本是错的。你以为决定盈亏的基石是看对涨跌方向。错！实际上，决定盈利基石的是波动率。即便你看对涨跌方向（or 锁住基差），但不知道波动率，只能使用万年不变的止盈止损。过早出局是必然的。这是拿历史的过拟合，赌明天不会变化。但国内市场全是融资盘 债务盘 杠杆盘 配资盘 死扛 坐庄 高利贷 股权质押 市值管理，这就是中国人的性格，先暴涨再暴跌。所以波动率不鸣而已，一鸣必然惊人。那些日内交易，你最多看得到他1年。这量化要是不亏钱，真特码见鬼了。国内的量化交易，全是赌单边性质，不能做空对冲锁定利润。股指期货能做空。但是你敢吗？融资融券能做空。不过年化利润就少8%（浮动），还不一定有量。别说你的年收益有50%，不在乎8%，要做梦请回家。前两天有个逗逼反驳，说分级基金套利如何如何，还藏藏掖掖怕我搞懂。我直接蛤蛤一笑，这不是赌单边吗？3天内不会反向走5%。但你太小看国内市场的波动率，就敢来2天千股跌停，2天千股涨停。每次赚2%，亏一次等于白干10次。你想锁定利润，但没法做空对冲。再加上被动基金的人混吃等死，遇到流动性危机，根本不会帮你争取优势价格，收益还要打折。国内的量化交易，阶层上属于权利的游戏。有人拿着高频交易的盈利单，说国内量化交易前景多美好。我对他说，靠垄断机房接口，这种美好前景有脸说？高频交易 不是拼智商，是拼硬件。有的人说老子智商高。但垄断者的智商再低，起码有100啊。更何况他一身神装，何苦坚持逆风局？人生最大的幻觉，是在逆境喊：老子能反杀！如果在牌局中看不出谁是肉鸡，那么你自己就是肉鸡。国内的量化交易，经常陷入流动性枯竭。平时你看到有几十万 上百万的成交量。但经常会萎缩到个位数。所以量化模型都是不靠谱的。有的人想出了天才的解决办法，自买自卖。恭喜你——操纵市场罪。有什么话跟我回到到局里说。国内的量化交易，轻视环境的稳定性。越是高级的量化，对环境越是苛刻，要求越是多。反倒是各类神棍 乾坤阴阳线，什么品种都能做，什么市场都能赚钱，什么话都敢放。google水平再高，在中国必然输给百度。因为缺乏稳定的土壤，所以做不出稳定的产品。国内的量化交易，市场定位是错的。你以为促进了市场流动性，但证监会觉得是不稳定性。两者不一致，甚至经常对立。证监会一火大，就把量化交易的线给掐断。————————————————————————————————我一直强调，先懂常识（Common Sense），再懂量化。因为量化人最容易钻进钱眼、钻进数据出不来。当期现基差出现让人瞠目结舌的收益率，当远期利率竟然小于短期利率，当中国的成交量竟然超过美国，当房价租售比的量化指标已达到100年，人人见怪不怪，A股不谈了，财报都是假的，企业都不生产，......以上不正常情况，量化人觉得都是发财机会；常识人觉得是发神经病，对这种市场敬而远之。所以在中国， 如果常识不过关，就别做量化。常识人懂：有的钱能赚，有的不能赚。但量化人把程序一开：不管天王老子的钱，还是股市末日的钱，统统要赚！结果被证监会抓了当典型，越是家大业大，将来闯祸越大。中国人的名言：君子不立危墙之下。那么多人喜欢在危墙之下做交易，真是情怀超越理智。注1：本文“量化交易”，指不可用人工替代的计算机程序交易。例1：原来打电话下单，现在用计算机程序下单——不算量化交易。例2：慢频交易，一天一次。原来用手工算久期，现在用计算机算久期。只变形式 不变本质——不算量化交易。例3：没有电脑和程序，根本没法交易——本文所指量化交易。注2：有人说，看了我的文章，整个人都不好了。这怎么行？卡尔波普和哈耶克的文章把供产主义都否定了，看了他们的书你还不崩溃自杀？
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问题：中年程序员（码农）转行金融，30+的程序狗，是否还有机会进入量化投资领域？
回答：作为私募行业的长期从业者和观察者，程序员还是很有机会进入量化机构工作的。本身量化机构的工作结构会涉及到IT设施、策略、交易、风控等等各个交易环节，而且每个环节都与计算机技术密切相关。30岁以上的程序员，应该在技术上比较成熟，有一定技术积累，关键要结合自身优势来看，未来自己的优势是在技术、策略还是其他方面。另外，不同发展阶段的私募对IT的要求不同，发展中的量化私募其实对于高水平的IT人员需求是很大的。总体来说，不是程序员适不适合的问题，而是个人适不适合的问题，IT能力是你的技术优势，量化机构也需要IT设施做支撑，所以找到自己和机构的优势结合，任何时候都不晚的。另外，互联网行业普遍的35岁危机在量化私募行业并不存在，一方面IT部门并不是直接产生利润的部门，另一方面，对于量化机构来说，成熟的程序员反而技术更加成熟。对于程序员来说，可以从以下几个方面进入考虑量化机构机会。底层数据处理和交易接口开发首先，底层数据获取和交易接口开发的能力是量化机构必备的基础能力，这也是程序员可以发挥自身优势的地方。这种实力很难通过第三方渠道而短期获得，据我所知，很多国外大机构的交易员最好有独立构建IT系统的能力而不是单纯的交易能力。另一方面，以量化结构为例，整个投资流程会涉及数据（数据清洗挖掘、统计、爬虫、数据库基础设施等）、策略（统计建模、回测分析等）、交易（交易接口开发、封装、维护等）、风控（投后管理、风险分析等），每个环节都有对IT的需求。我理解，程序员的优势是在技术，而不是策略开发和组合构建。所以可以从数据库、接口等IT基础设施的维护作为切入点，后面具体涉及到策略风控的金融知识其实都可以积累。不同量化机构对程序员能力要求不同如果是小的量化机构，对程序员的能力要求更全面，单纯的了解某个方面有可能在解决实际问题时比较吃力。大规模的量化机构，基本可以给程序员开客观的工资，但其实也没太多事情做，因为已经组织化了，这类程序员只要能快速变出程序就行，这也是一般技术员的优势所在。所以压力不会很大，只要能保证投资研究流程中不要出IT错误就行，如果因为IT的问题损失几百上千万，那就得背锅了。整体来说，压力不大，不要出错就行，赚钱多少跟你关系不大。转行量化研究跟IT设施无关的话，可以来转做量化研究，量化研究是一个综合性的岗位，可以说离投资更近一步，但风险相对也大。如果数理统计有足够积累的优势，再结合自身的技术能力，相信可以走出自己的一条路。如果想彻底认准量化交易这条路，量化研究是比较好的一条路。风险是，一直做量化研究，但不能有盈利的策略产出，对于程序员来说是风险较大的。很多量化研究做很多年也不一定能转化成盈利能力，这是有风险的地方。到最后，还不如在大机构从事IT工作，来得安稳自在。对于初转行的程序员，做量化研究肯定是一个提升，长远看要好好评估风险和收益。引导语逻辑：对于技术成熟的程序员，如果想更深入的了解量化投资的逻辑，需要对金融知识和策略逻辑进行深入学习。总结程序员转量化是一个扬长避短的过程，才能取到应有的进步。一个很牛的程序员去量化机构做基本面量化，就有点得不偿失了。结合自己的编程知识、结合数理统计知识、再多了解金融市场、品种、策略的运行规律。不断弥补自身的短板，相信在合适的平台上可以走出自己的一条路。长远看，对于程序员是一个转行的过程，要结合平台，团队以及自身优势做综合考虑。量化行业，自身学习能力很重要，需要持续补充新知识。
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问题：量化新手找因子如何入门？
回答：如果一开始没有思路，摸不着门道，可以先看一下经典的因子论文，比如说《101 Formulaic Alphas》，它是WorldQuant（世坤投资）在2015年底发布的22页论文，其中记录了101个Alpha因子。可以点击下方卡片直达下载阅读~101 Formulaic Alphas顺着其中因子的构建进行测试和优化。比如说这两年又突然支棱起来的22号因子（Alpha#22）。“rank(x) = cross-sectional rankdelta(x, d) = today’s value of x minus the value of x d days agocorrelation(x, y, d) = time-serial correlation of x and y for the past d daysstddev(x, d) = moving time-series standard deviation over the past d days”这个因子主要表示的是要在横截面中选择“最近股价与成交量背离扩大，且股价波动率较大”的股票。最近太懒了，就不做去极值、中性化、标准化、分组回测、IC/ICIR分析等科班内容了，我就偷偷贴一个玩具策略给大家吧。策略的核心思想就是：在设置的回测时间范围内，每个月第1个交易日，选择沪深300股票池里Alpha#22因子值最大的5只非停牌股进行换仓。最近2年（2019-01-01 ~ 2021-06-21）的回测曲线如下，策略年化收益率接近70%，是不是突然感觉很激动了呢？不过小心一盆冷水当头泼过来哦~看完下面的文章，你就明白“量化不易”的原因了。quantkoala：这个量价背离的因子，最近2年又开始支棱起来了更多相关内容：quantkoala：如何打造「量化策略兵器库」，策略开发效率提高10倍？quantkoala：一个量化小技巧，突破策略盈亏比从1.1提高到1.7（大神勿进）quantkoala：一个量化小技巧，突破策略盈亏比从1.1提高到1.7（大神勿进）
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问题：量化交易的本质完完全全就是统计学吗？
回答：同意答主 @kyuubi 的回答构建策略有两种思路，一种是数据挖掘，在一堆数据中通过统计、归纳发现稳定的结构，常用的技术分析便是此类。由于价格数据是随机变动的，不太可能有持续稳定的结构，需要不断的迭代优化，但未来新产生的数据少，很难在少量数据里发现新的稳定结构，所以，当历史数据的统计规律一旦失效，策略也基本就丧失价值了。这种策略的开发路径是先有数据，再挖掘规律，再不断的优化迭代。第二种是逻辑论证，通过数学推导得出一个结论，例如平价套利理论，通过计算会得出一个套利边界，只要价格超过边界，就存在套利机会，无论价格是怎么变动的，只要超过套利边界，就有套利机会。这种策略的开发路径是先逻辑推导出规律，再对基础条件迭代，例如利率的变动、储藏成本的变动，会得出不同的计算结果，用新的计算结果等待价格触发的交易机会。